Сверхпроводящий диод следующего поколения: повышение производительности ИИ и масштабируемости квантовых вычислений.

Группа исследователей разработала высокоэффективный сверхпроводящий диод с потенциальным применением для масштабирования квантовых вычислений и улучшения систем искусственного интеллекта. Это устройство может обрабатывать несколько сигналов одновременно, что полезно для нейроморфных вычислений, и разработано с использованием более благоприятных для промышленности материалов, что открывает путь для более широкого промышленного применения.

Команда Университета Миннесоты, возглавляемая городами-побратимами, разработала новый сверхпроводящий диод, ключевой компонент электронных устройств, который может помочь масштабировать квантовые компьютеры для использования в промышленности и повысить производительность систем искусственного интеллекта.

По сравнению с другими сверхпроводящими диодами устройство исследователей более энергоэффективно; может обрабатывать несколько электрических сигналов одновременно; и содержит ряд вентилей для управления потоком энергии, функция, которая никогда ранее не была интегрирована в сверхпроводящий диод.

Диод позволяет току течь в одну сторону, но не в другую в электрической цепи. По сути, это половина транзистора, основного элемента компьютерных чипов. Диоды обычно изготавливаются из полупроводников, но исследователи заинтересованы в их изготовлении из сверхпроводников, которые способны передавать энергию без потери мощности по пути.

«Мы хотим сделать компьютеры более мощными, но есть некоторые жесткие ограничения, которые мы скоро преодолеем с помощью наших нынешних материалов и методов изготовления», — сказал Влад Прибьяг, старший автор статьи и доцент Школы искусств Университета Миннесоты. Физика и астрономия. «Нам нужны новые способы разработки компьютеров, и одна из самых больших проблем для увеличения вычислительной мощности сейчас заключается в том, что они рассеивают так много энергии. Поэтому мы думаем о том, как в этом могут помочь сверхпроводящие технологии».

Исследователи из Университета Миннесоты создали устройство, используя три перехода Джозефсона, которые состоят из кусочков несверхпроводящего материала, помещенных между сверхпроводниками. В этом случае исследователи соединили сверхпроводники со слоями полупроводников. Уникальный дизайн устройства позволяет исследователям использовать напряжение для управления поведением устройства.

Их устройство также может обрабатывать несколько входных сигналов, тогда как обычные диоды могут обрабатывать только один вход и один выход. Эта функция может найти применение в нейроморфных вычислениях, методе проектирования электрических цепей, имитирующих работу нейронов в мозге для повышения производительности систем искусственного интеллекта.

«Устройство, которое мы сделали, имеет почти самую высокую энергоэффективность, которую когда-либо демонстрировали, и впервые мы показали, что вы можете добавлять вентили и применять электрические поля для настройки этого эффекта», — объяснил Мохит Гупта, первый автор статьи и кандидат технических наук. студент Школы физики и астрономии Миннесотского университета. «Другие исследователи уже создавали сверхпроводящие устройства, но материалы, которые они использовали, были очень сложными в изготовлении. В нашем дизайне используются материалы, более подходящие для промышленности, и обеспечивающие новые функциональные возможности».

Метод, который использовали исследователи, в принципе можно использовать с любым типом сверхпроводника, что делает его более универсальным и простым в использовании, чем другие методы в этой области. Благодаря этим качествам их устройство более совместимо с отраслевыми приложениями и может помочь в разработке квантовых компьютеров для более широкого использования.

«Сейчас все квантовые вычислительные машины очень просты по сравнению с потребностями реальных приложений», — сказал Прибиаг. «Масштабирование необходимо, чтобы иметь компьютер, достаточно мощный для решения полезных сложных задач. Многие люди исследуют алгоритмы и варианты использования компьютеров или машин с искусственным интеллектом, которые потенциально могут превзойти классические компьютеры. Здесь мы разрабатываем аппаратное обеспечение, которое позволит квантовым компьютерам реализовать эти алгоритмы».